財務自動化詳細資料

Megan O'Brien | 內容策略師 | 2024 年 7 月 30 日

財務管理自動化軟體的進步,重新定義了財務團隊在公司內部發揮的作用。財務自動化技術能夠自動執行過去需要手動處理的任務,例如資料輸入、發票比對和調節等,讓財務團隊能夠專注於具策略性的增值任務上。

藉助這些自動化工具,財務團隊可以減少花費在結算和報告結果上的時間和精力,有更多時間專注於分析上個季度的收入和利潤的驅動因素,並預測下個季度的情況。AI 具備自動執行財務任務和流程的潛力。隨著財務長重新構想財務部門的營運方式,財務自動化是打造更自治的職能的關鍵一步,讓該職能可以更快地提供更準確的結果,並提高對結果的可見性和瞭解程度,同時降低成本。

什麼是財務自動化?

財務自動化是指使用技術來完成過去需要手動完成的流程。財務自動化能夠自動處理耗時且重複的任務 (例如應付帳款、應收帳款和薪資管理),幾乎不需要人為介入。許多企業採用財務自動化,因為該技術有助於降低人工成本,並減少手動資料輸入和計算產生的錯誤。該技術還可以自動執行對賬等步驟,加速財務結算流程。企業領導者可以藉助財務自動化,更快地獲得準確的資料,從而協助他們在預算、投資、聘僱、現金管理等方面做出更明智的決策。

重點精華:

  • 財務自動化利用技術來完成過去財務部門手動執行的耗時任務。
  • 促進財務自動化的技術包括 ERP 軟體、機器人流程自動化、人工智慧、機器學習和雲端運算。
  • 自動化的主要領域包括應付帳款、應收帳款、薪資及費用管理。
  • 財務自動化的優勢包括減少錯誤、節省時間和成本、提高效率,以及減少詐騙。
  • 人工智慧的進步推動了財務自動化的發展。

財務自動化詳解

財務自動化主要使用各種技術,例如 ERP 軟體、機器人流程自動化 (RPA)、人工智慧 (AI)機器學習 (ML) 來自動執行財務部門耗時的手動流程。財務流程的自動化涉及將一系列任務設定成所謂的工作流程,並在其中指定執行任務所需的預先定義步驟,例如支付帳單或檢查銷售和庫存水平是否相符。財務自動化軟體會觸發工作流程中的每個步驟並執行相關任務,從而在少量甚至是完全無需人為介入的情況下完成整個流程。

財務職能是自動化的主要領域,因為該職能具有大量重複性流程,例如資料輸入、調節、開立發票和審批。以自動對帳為例,公司軟體持續比較產品銷售與庫存水平,以發現任何不平衡情況。如果庫存水平低於銷售所預測的數量,則可能存在盜竊問題。財務自動化技術可以更快地處理這些手動活動,減少錯誤,從而使財務團隊能夠專注於為企業創造價值和推動策略。在我們的銷售和庫存對帳範例中,財務團隊可以開展營運工作,消除造成任何不平衡的原因。

哪些財務流程應自動化?

在思考哪些財務流程需要進行自動化時,您需要考慮到兩個重要因素:自動化的優勢是什麼?可以自動化多少個流程?您可以尋找能夠執行整個流程或流程中整個要素的技術,並且只需很少或完全無需人為介入。這種程度的自動化將帶來這些主要優勢:更低的成本、更快的產出,以及更高的準確性。根據這些標準,以下是六個適合進行自動化的財務工作流程,其中包含有關如何實現該工作流各元素自動化的範例。

應付帳款 (AP)

  1. 發票獲取:使用光學字元辨識 (OCR) 技術,紙質發票可以自動掃描、讀取並轉換為數位資料,無需手動輸入發票資料。

  2. 比對與驗證:獲取發票資料後,財務自動化技術會自動將發票與對應的採購單及交貨收貨進行比較及比對。

  3. 審批工作流:根據企業設置的預定義規則,發票將傳送至相關人員或部門進行審批。您還可以設置自動警示和提醒,以加快審批流程。

  4. 付款執行:發票獲得批准後,系統會自動或以僅需少量人為介入的方式向供應商付款。

  5. 對帳和報告:付款後,執行自動對帳流程,將付款交易與銀行對帳單進行比對,以驗證金額和轉帳匯款帳號資訊是否一致。AP 中的財務自動化技術還可以生成有關指標的詳細報告,例如支出模式、供應商績效和潛在的節省成本的機會。

  6. 現金最佳化:透過預測性分析和機器學習,企業可以自動整合所有相關來源的資料,以持續預測未來的現金流量。接著,AI 可以根據這些發現項目建議最佳付款排程,確保即時支付帳單,同時維持健康的現金儲備。

在這六個財務流程實現自動化可以帶來重大優勢。

應付帳款

  1. 客戶拓展:透過財務自動化,自動向客戶發送量身定制的通訊,提醒客戶哪些付款即將到期或逾期。

  2. 開立發票:自動生成發票,並以數位化的方式遞送給客戶。如果涉及增值稅或銷售稅,自動化系統將確定每筆交易的適用稅率,以確保徵收正確的稅額。

  3. 數位化付款處理:透過數位化付款處理,客戶可以存取各種付款選項,並設置自動定期付款。企業在收到付款後,系統會自動向客戶發送付款收據通知。

  4. AR 分析:財務自動化軟體中的 AI 可協助企業利用客戶的付款歷史記錄,為每個供應商量身定制付款折扣方案,此過程稱為動態折扣。

薪資

  1. 資料傳輸:互連的系統支援自動將資料傳輸到 HR、工時表和會計系統。

  2. 稅捐計算:自動完成聯邦、州及地方稅的計算與存款,以及所有季度與年度聯邦、州和地方稅表申報。

  3. 福利扣除額:計算與扣除員工福利,例如健康保險與退休計畫。

  4. 工資計算:自動計算薪資,包括浮動小時工資、獎金、加班費、假日薪資、帶薪休假和補發薪資等情況。

  5. 付款計畫和發放:財務自動化可透過工資支票的電子直接存款來處理員工工資的發放。

  6. 總帳過帳:自動對薪資進行總帳過帳,確保帳戶即時更新,保持在平衡的狀態。

費用管理

  1. 收據擷取:財務自動化可透過使用 OCR,自動擷取相關的收據資料 (例如供應商名稱、金額、日期和類別),消除手動輸入資料的需求。

  2. 費用報告建立和分類:使用來自收據的資料,根據預定義的規則,自動生成費用報告並進行分類。

  3. 政策合規性檢查:透過將提交的費用與企業支出政策和準則進行比較,自動執行政策合規性檢查。系統會自動標記不合規的費用,以進行進一步複查。

  4. 審批工作流程:自動化技術根據預定義的規則 (例如費用金額或組織架構) 將費用報告發送給指定審批人,並在需要採取行動時通知審批人。

  5. 報銷處理:使用工具,根據公司政策計算已核准費用與可報銷金額,自動執行報銷流程。系統可生成報銷報告,並啟動員工付款。

  6. 例外管理:隨著機器學習的功能不斷發展,費用管理系統將能夠判斷哪些費用需要人工複查,哪些費用可以自動獲得批准。因此,經理只需批准被標記為例外的費用。

財務規劃

  1. 資料收集與整合:財務自動化技術可從整個企業的各種資料來源中擷取相關資訊。接著透過識別錯誤、不一致或遺漏值,並通知財務人員需要注意的方面來清理和處理財務資料。

  2. 資料分析:機器學習技術可以掃描資料,協助找出關聯、異常值或例外情況,從而提高計畫準確性,並大幅縮短計畫流程和分析資料所花費的時間。

  3. 報表與儀表板:自動建立財務報表,如損益表、資產負債表和現金流量表,還可以生成動態儀表板和視覺化結果,為利益關係人提供關鍵財務指標的即時洞察。

  4. 預算編列與預測:將繁瑣的全公司和部門預算流程自動化。系統將根據企業總帳,動態填充和更新預算範本。藉助進階財務自動化技術,企業可以在關鍵驅動因素發生變化時即時更新預測;執行自動差異分析;快速整合持續的財務、營運和第三方資料串流;並使用預測性規劃功能來評估未來潛在結果的影響。

  5. 情境規劃:快速建立深入的「假設」情境和模型,以評估每個決策的影響,並根據不斷變化的動因自動更新。

採購

  1. 採購尋源:團隊可以透過結構化和自動化的流程尋找供應商,並使用集中平台進行溝通、比較出價、儲存與採購相關的文件,並根據節省目標評估談判。

  2. 採購合約:財務自動化讓您可以使用 AI 支援的引導式編寫和預批准的範本以及法律條款,加快 RFx 創建速度。內建協作和核准流程可加速完成合約。財務自動化還可以針對即將到期的合約自動提前發送警示。

  3. 採購:自動建立採購單,並將其自動發送給審批人。配置審批規則以確保支出合規,並自動識別任何例外或異常。

  4. 採購分析:AI 可自動執行支出分類,並提供可行的洞察,協助企業提高業務價值。例如,AI 可以查明支出模式,協助採購團隊合理化企業的供應基準,並協商更好的定價;確定供應和購買需求的變化,找到適合相關業務的供應商;根據合約義務(例如價格、服務和交付績效),深入瞭解供應商績效。

  5. 發票管理:自動執行有關接收訂購專案、處理發票和匯款付款的任務。在系統中輸入採購單、收貨單和帳單後,財務自動化還可以執行三方比對來關聯這些文件上的資料。

  6. 供應商管理:自動追蹤、傳送和批准供應商變更請求,協助企業維護控制權。

財務自動化使用了哪些技術?

財務自動化依賴於軟體,其中包括管理企業核心財務資料的 ERP 應用程式,可協助企業自動執行計費、採購、對帳和財務報告等方面的手動流程。在更基礎的層面上,以下是財務自動化中使用的一些廣泛技術。

  • 機器人流程自動化 (RPA):RPA 是一種業務流程自動化形式,使用軟體機器人自動執行大量重複性業務任務。RPA 是由過程驅動的,這意味著該技術將按照最終使用者定義的規則和流程來模擬人類行為。RPA 可以執行的操作包括從文件中擷取和處理結構化資料、複製和粘貼資料、打開電子郵件、下載附件以及在結構化數位環境中處理交易。
  • 人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML):AI 和 ML 技術比 RPA 更進步,從流程導向的自動化過渡到了資料導向的自動化。RPA 這類過程導向的技術主要模擬人類行為,而資料導向的工具則模擬人類的思維。AI 和 ML 受到資料和上下文的引導,能夠處理非結構化的輸入,應用自身的邏輯,並處理不那麼機械化的過程,從而大幅擴展可自動化的流程的範圍。自然語言處理 (NLP) 也屬於 AI 的範疇,能夠使電腦理解、生成和處理人類語言。AI 也包含生成式 AI (GenAI),該技術可生成各種類型的內容,包括文字、圖像、代碼、音訊、音樂和影片。AI 和 ML 功能的範例包括語音和圖像識別、預測建模、定制推薦方案生成、異常偵測、模式識別以及從文件中擷取結構化和非結構化資料。
  • 雲端運算雲端運算在財務自動化中發揮著關鍵作用,透過為企業提供可擴展、彈性、符合成本效益、強大的基礎架構和服務,降低了入門門檻。藉助雲端的 ERP 系統,企業能夠利用複雜的財務功能,頻繁更新功能,降低維護要求。雲端應用程式也具備擴展性,能夠滿足不斷變化的需求和不斷成長的業務。企業可以利用基礎架構即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS) 和軟體即服務 (SaaS) 的平台,並根據其需求快速部署運算能力;開發自訂應用程式;以及利用複雜的、可立即執行的財務應用程式。許多雲端運算應用程式提供強大的資料分析功能,可隨時隨地 (包括透過智慧型手機) 存取即時洞察。

財務自動化的優勢

財務長及其團隊有一份很長的待辦事項清單,而且還會不斷增加。企業仍然需要財務團隊完成重要任務,例如處理付款和結帳,同時還要承擔更具策略性的分析和諮詢角色。財務自動化可以提供在這個新現實中所需的效率、可見性和準確性。其中的優勢包括:

  • 減少錯誤:財務自動化透過自動執行容易出現人為錯誤的方面 (例如資料輸入和計算) 來協助降低風險。該技術還可以自動執行資料驗證,協助確保資料的準確性和品質。
  • 節省時間和成本:隨著財務團隊面臨用更少的資源完成更多工作的壓力,成本和時間節省是自動化的主要優勢之一。在杜克大學福卡商學院以及里士滿和亞特蘭大聯邦儲備銀行 2024 年進行的一項調查中,87% 的受訪財務長表示,他們正在實施自動化以節省成本。此外,在 American Express《2023 年 Amex Trendex:B2B 版本》報告中,36% 的受訪企業表示,僅僅是付款自動化,每年就為財務團隊節省了超過 500 個小時。
  • 提高可見性:財務自動化平台可以將來自不同來源的財務資料整合到中央存儲庫中,允許企業中的每個人根據其存取權限存取正確的資訊。他們可以生成即時報告、儀表板和分析,讓財務團隊能夠監控財務績效、追蹤 KPI 並使用新的資訊觀察趨勢。這些工具還能維護全面的審計追蹤,記錄系統中的財務交易、活動和變更,協助企業保證遵守審計標準和內部控制。透過即時存取整個企業準確的財務資料、洞察和分析,利害關係人可以做出更明智的決策。
  • 提高效率:自動化可以大幅加快財務營運的速度,同時提高準確性。透過財務自動化,企業能夠自動執行資料輸入和處理,簡化工作流程,加速交易,提供即時報告和分析,降低錯誤率,改善資源配置,實施合規性等,從而提高效率和業務績效。
  • 增強協作:將自動化整合到財務部門可以透過多種方式增強協作。隨著許多企業透過雲端運算平台擁抱財務自動化,遠端和分散式存取得到了改善,這意味著多個地點的團隊可以圍繞共用資料來源進行互動。透過集中式資訊、工作流程、資料和通訊,團隊成員可以更高效地協同工作。此外,由於手動任務較少,財務職能部門可以利用頻寬在企業內的不同職能領域和部門之間開展策略性計畫協作。
  • 減少欺詐:財務自動化的一大優勢是減少欺詐,這一點已獲得財務長的關注。PYMNTS 2023 年 10 月的報告發現,63% 的財務長曾在過去六個月中,使用某種程度的專業自動化來防範欺詐。自動化系統可以比人類更快地分析大量資料、偵測模式並識別可疑交易或行為,使其成為協助企業主動偵測模式和防範欺詐的理想工具。AI 顯示出欺詐偵測的巨大潛力,因為它可以快速分析大型資料集,發現可能表明問題的異常和不平衡的情況。
  • 即時報告:傳統的手動流程意味著財務職能需要大量週轉時間才能生成報告。這些報告將側重於歷史洞察,這意味著當利益關係人時獲得相關報告時,這些洞察可能已經過時。透過財務自動化的速度和準確性優勢,他們可以即時監控和報告關鍵財務資料,從而加快決策速度並主動更正。
  • 降低風險:透過財務自動化,企業可以強化合規性,自動執行合規檢查、驗證規則和審批流程。此技術保持全面的審計追蹤和文件,提供財務活動的詳細和按時間順序記錄。財務自動化系統即時監控財務交易、活動和異常,針對潛在風險或可疑活動發出警示。

財務自動化的風險

財務領導者必須應對財務自動化帶來的潛在風險和優勢。如果無法正確應對這些風險,可能會導致企業根據不準確的資料做出決策或面臨更大的合規風險。以下是評估潛在風險時需要考慮的部分關鍵領域。

  • 合規性:沒有適當控制和保護措施的自動化財務系統會增加合規性風險。自動化財務流程依靠準確可靠的財務資料進行決策和報告。如果技術所提供的資料存在不準確或錯誤,可能會導致財務報告中的合規性違規或誤報。財務自動化系統還必須符合監管資料隱私權、安全性和金融交易的法規要求和產業標準。為了降低合規風險,企業應實施強大的合規管理框架,其中包括政策、程式、控制、監控機制和定期審計。企業必須確實瞭解這些技術在組織中的使用位置和方式。
  • 技能/人才:Forrester 在 2023 年對企業領導者進行了一項調查顯示,員工擔心被自動化所取代是阻礙財務和會計任務自動化的三大問題之一。如果管理不當,採用財務自動化可能會嚇跑一些頂尖人才。企業還可能需要在導入自動化時提高員工技能,協助員工從完成繁瑣的任務過渡到更深入的分析工作。也就是說,如果不採用自動化,可能會面臨更大的人才風險。該調查也發現,超過一半的受訪者因大量低價值的手動工作而難以留住員工。為了緩解員工對自動化的擔憂,領導層需要建立和傳達一個富有吸引力的願景,讓每個人都可以看到自己的角色和自動化的關係,並瞭解自動化將如何使他們的工作變得更好。領導者需要分配好資金和員工的時間,讓財務專業人員可以掌握在自動化增強的環境中蓬勃發展所需的技能。
  • 技術:技術實施本身就會帶來一些風險。設計或實施不當的技術、與現有系統集成無效或企業軟體選擇錯誤都可能會影響財務自動化專案的投資回報率。如果企業的 IT 基礎設施缺乏運行新的財務自動化工具的能力或可擴展性,就可能會出現效能問題。財務自動化系統可能與企業的 IT 基礎架構不相容。企業必須評估現有 IT 基礎架構、找出潛在問題,並找到更好地解決這些問題的方法。財務自動化的成功實施不僅僅是簡單地新增技術,而是需要對現有系統和流程進行全面的重新評估。
  • 安全性:錯誤的自動化系統或未有效實施或管理的自動化系統可能會帶來安全風險,包括資料外洩、內部威脅,以及惡意軟體和勒索軟體攻擊。由於財務流程自動化往往涉及處理敏感財務資料,包括客戶資訊、付款詳細資訊和交易記錄,因此企業必須採取適當步驟來保護資料,並遵守所有適用的隱私權法規。所有自動化系統並不是一樣的,因此企業應該深入瞭解每個系統如何處理資料加密、身份驗證、授權和備份,以及其遵循的安全標準和認證。在內部,企業應實施存取控制,進行審計追蹤,並為員工提供培訓,協助員工瞭解與自動化財務流程相關的安全風險和責任。
  • 技能差距和培訓:自動化的快速發展改變了財務所需的技能,因此財務主管希望能夠組建一個具有技術知識並瞭解如何與其協同工作的員工團隊。研究表明,許多企業都還做的不夠好。2024 年 Pluralsight 的一份報告中發現,95% 的受訪領導者認為,如果沒有能夠有效使用這些工具的員工,AI 計畫將會失敗。然而,Boston Consulting Group 在 2023 年的一項調查卻發現,儘管 86% 的員工認為他們需要 AI 和自動化方面的培訓,但迄今為止,只有 14% 的受訪者接受過任何培訓。如果不努力縮小技能差距,財務自動化的投資回報率就就不太可能充分實現。
  • 舊有系統:Forrester 調查顯示,將新技術與舊有系統整合的難度是妨礙財務自動化採用的首要問題之一。舊有系統因其過時的技術、複雜性和局限性,對財務自動化計畫構成重大挑戰。過時的系統缺乏現代應用程式設計介面 (API) 和整合功能,因此很難 (甚至是不可能) 連接到較新的自動化軟體。舊有系統無法集成,就會造成資料孤島和資料不一致,進而導致自動化過程中的資料擷取、聚總和規範化等工作出現問題。這些系統還可能會缺乏自動化工具所需的可擴展性和效能,以及適當的安全基礎架構。對於那些試圖使自動化計畫在舊系統中工作的企業,他們面臨著高成本、廣泛的定制以及其他可能妨礙自動化成功的障礙。

如何建立財務自動化

導入財務自動化是一項艱巨的任務,尤其是對於仍在使用舊有系統的企業而言。為了充分發揮投資效益,企業應該採用可衡量的、全面的流程來評估現有設置,確定進行更新所需的資源,並制定詳細的導入策略。即使在導入後,企業也需要監控、反覆運算和改進自動化流程,以確保一切都按預期計畫進行。以下是協助您入門的高階藍圖。

  1. 評估當前流程:評估現有財務流程,識別自動化商機。並非每個流程都是自動化的理想選擇,尤其是在自動化部署的初始階段。優先處理重複性、大量且不需要高層次人類思考的任務。這一步驟的成果是一份全面的、按優先順序排列的清單,列出了您希望在企業中實現自動化的方面。

  2. 評估現有設置:分析企業現有的系統。您是否面對資料孤島或脫節的業務流程等挑戰?您的系統是否已整合?由於財務自動化依賴於具有可靠資料的互連系統,因此您的企業可能需要做出改變,為營運該解決方案建立堅實的基礎。

  3. 選擇自動化工具:研究並選擇能夠滿足企業需求、要求和預算的自動化工具。評估解決方案時,您需要考慮的重要事項包括功能、可擴展性、安全性、易用性、整合功能以及供應商聲譽。該解決方案能否與當前系統整合?是否滿足您在前面的步驟中列出的需求?隨著企業不斷發展和擴張,該解決方案能否給您的企業帶來發展和變革的空間,包括增加新的 AI 和生成式 AI 功能?

  4. 計畫導入策略:制定詳細的導入策略,其中概述了範圍、時間表、資源和里程碑。您必須為關鍵利益關係人定義角色和責任,並確定用於衡量財務自動化計畫的影響和成功的 KPI。

  5. 設定工作流程:首先,確定完成工作所需執行的任務,再設定工作流程。然後,建立用於控制這些任務執行方式的規則和邏輯。規則和邏輯通常是一系列 if-then 語句,它們的作用類似於指令,告訴程式要採取什麼操作以及如何從一個任務轉移到下一個任務。例如,支出管理工作流程可能包含以下內容:
    • 首先,員工提交費用報告。
    • 系統會自動向員工的經理發送電子郵件,通知他們費用報告的情況。
    • 經理審批費用報告。
    • 向財務團隊發送資訊,通知他們費用報告已獲批准。
    • 財務團隊審批費用報告。
    • 完成報銷。
    • 儲存收據、費用和報告。

  6. 測試工作流程:在受控環境中測試自動化工作流程、資料整合和系統效能,以確保自動化按預期運行。收集使用者的意見回饋,確定任何需要改進的問題或方面。

  7. 部署和監控:將自動化流程部署到生產環境中,並密切監控自動化流程的效能、有效性及其對業務營運的影響。請務必關注 KPI 和使用者回饋,據此評估自動化計畫是否成功,並根據需要進行調整。

  8. 迭代和改進:圍繞財務自動化計畫,培養持續進步的文化。根據意見回饋、洞察和經驗教訓,迭代和改進流程。尤其考慮到人工智慧在財務自動化領域的快速進步,未來仍然有不斷優化、創新和擴展的空間。

如何判斷財務自動化是否適合您的企業

想要瞭解企業是否為財務自動化做好準備,需要從多個領域進行評估。從基礎層面來看,首先您需要確定當前的 IT 基礎架構是否能夠支援財務自動化;如果不支援,您需要瞭解在資源升級方面需要付出哪些成本。

企業領導者、財務團隊和 IT 部門等關鍵利益相關者對財務自動化的支援將是關鍵的成功因素。如果員工非常害怕被自動化所取代,就可能會導致一種抗拒變革的文化。因此,領導者必須將時間和資源投入到有效的變革管理中。他們需要向員工展示自動化將如何使財務工作變得更有趣、更有價值,以及如何改善他們的職業前景。

從人才的角度來看,領導層需要評估他們是否具備實施和管理自動化計畫所需的技能、專業知識和資源。由於自動化會從根本上改變工作性質,因此技能提升計畫能夠協助員工從手動工作過渡到更專注於高層次的分析和協作工作。

最後,從現實的角度來看,財務自動化軟體的成本和供應商都是至關重要的問題。例如,自動化的潛在成本和優勢是否與企業的預算和優先目標一致?您能否為支援財務自動化的 ERP 系統提供明確的業務案例?您是否為企業找到合適的技術供應商?導入財務自動化不是一次性的任務,而是一項長期的轉型計畫。您需要確保您擁有合適的合作夥伴。

採用 Oracle 解決方案,擁抱自動化

未來的金融已經來臨,並正在重新塑造企業的競爭格局。如果企業不重新思考財務流程及採用新興技術,將會面臨各種風險,包括落後於競爭對手、降低人才吸引力和留任率、錯失洞察、報告不準確,以及員工生產力下降。投資於財務自動化對於企業做出以資料為中心的決策,並跟上產業和市場持續變化的能力具有重大影響。

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財務自動化常見問題

財務部門會走向完全自動化嗎?
自動化對財務部門的影響深遠,Accenture 估計,財務部門高達 80% 的事務性工作可能會被自動化。然而,財務專業人士不太可能完全被自動化取代。財務領域仍需要人類的參與,因為只有人類才能提供創造力、判斷力、情感智慧、建立關係以及批判性思維。自動化將處理傳統上佔用大量時間的重複性手動任務,讓財務人員能夠專注於更複雜的分析和策略決策。

金融領域的 RPA 是怎樣的?
RPA (機器人流程自動化) 使用低程式碼軟體機器人來處理金融領域重複出現且耗時的流程。RPA 非常適合自動化那些以規則為基礎、結構化資料集的流程,這些流程幾乎不需要人類決策,像是資料提取、填寫表單和路由審批等任務都可以透過 RPA 來完成。

什麼是金融智慧自動化?
智慧自動化 (IA) 也稱為智慧流程自動化,結合了 RPA、機器學習、自然語言處理和 AI 等多項先進技術,提供比 RPA 更先進的功能。RPA 僅根據人類在軟體腳本中定義的規則來完成任務,IA 則大不相同,它能夠從經驗中學習和適應。IA 能夠分析結構化和非結構化資料,適應不斷變化的環境,並透過識別模式及根據過去的經驗做出決策,不斷提高效能。這樣一來,IA 能夠處理需要類人決策和解決問題能力的複雜認知任務。例如,在發票方面,RPA 可以處理遵循預定義規則和範本的發票,這些規則和範本由數字和值形式的結構化資料組成;IA 則能夠解釋和提取各種發票格式中的資料,學習供應商特定的格式並適應變異情況。

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